di Oliviero Casale, componente gruppo Valle del Garigliano
A leggere la sentenza del TAR Lazio, Roma, Sezione III-bis, n. 1895 del 2 febbraio 2026, si potrebbe essere tentati di considerarla una vicenda circoscritta a una procedura concorsuale e a una domanda compilata in modo non perfettamente coerente. In realtà, il principio richiamato dal giudice, quello di una necessaria «riserva di umanità», apre una questione molto più ampia. Nel caso concreto, il sistema informatico non aveva riconosciuto al candidato una riserva, benché gli elementi utili fossero già presenti nella domanda; la decisione mostra quindi come l’automazione, anche quando opera sulla base di regole apparentemente semplici, non possa sottrarre all’amministrazione il dovere di comprendere ciò che è accaduto, verificare la correttezza dell’esito e intervenire quando il risultato non corrisponde ai dati disponibili.
A chiarire ulteriormente la portata della decisione è stato Giovanni Caputi, presidente facente funzioni ed estensore della sentenza, in un’intervista pubblicata da La Stampa il 19 luglio 2026. Il punto centrale non sembra essere la contrapposizione tra esseri umani e tecnologia, quanto la necessità che la responsabilità della decisione rimanga effettivamente attribuita all’amministrazione e alle persone chiamate a esercitarne le funzioni. La presenza di una piattaforma o di un algoritmo non può quindi trasformarsi in una giustificazione per accettare un risultato senza verificarne la coerenza con i dati già disponibili.
La «riserva di umanità» non coincide, in questa prospettiva, con la semplice presenza formale di un funzionario al termine della procedura. Richiede che chi decide possa ricostruire il percorso seguito dal sistema, comprenderne almeno gli elementi determinanti, controllare l’esito e, quando necessario, correggerlo o smentirlo. Diversamente, la firma umana rischia di limitarsi a ratificare una decisione già formata altrove, senza che sia possibile individuare un soggetto realmente in grado di spiegarla e assumerne la responsabilità.
Non si trattava, almeno per quanto emerge dalla pronuncia, di un sistema di intelligenza artificiale generativa. Proprio questa precisazione rende il caso ancora più significativo, perché il problema non riguarda soltanto chatbot, modelli linguistici o strumenti capaci di produrre testi e valutazioni, ma l’intero insieme delle procedure automatizzate che stanno entrando nei concorsi, negli appalti, nella selezione del personale, nell’accesso ai servizi, nella valutazione del merito creditizio e nelle decisioni organizzative. A seconda dei casi, potranno essere coinvolti algoritmi tradizionali, sistemi di classificazione, motori di raccomandazione, modelli predittivi o infrastrutture nelle quali più strumenti interagiscono senza che, per chi subisce gli effetti della decisione, sia facile ricostruire quale componente abbia realmente determinato il risultato.
Da qui prende forma il ginepraio. Ogni volta che una decisione dipende, anche soltanto in parte, da un sistema automatizzato, diventa necessario domandarsi quali dati siano stati impiegati, chi li abbia verificati, quali criteri abbiano orientato l’elaborazione, se il sistema sia stato modificato durante la procedura e quale spazio sia rimasto per una valutazione umana effettiva. Non basta, infatti, che una persona compaia formalmente alla fine del processo o apponga una firma sull’esito; occorre capire se quella persona abbia avuto informazioni sufficienti, competenze adeguate, tempo per esaminare il caso e autorità per discostarsi dalla risposta prodotta dalla macchina. Senza queste condizioni, il controllo umano rischia di diventare una formula rassicurante priva di reale contenuto.
La velocità con cui l’intelligenza artificiale si sta imponendo nelle amministrazioni pubbliche e nelle imprese rende il quadro ancora più problematico. Molte organizzazioni la introducono per conseguire vantaggi reali, ma non è difficile osservare anche un uso performativo della tecnologia, adottata per mostrare modernità, efficienza e capacità di affrontare problemi complessi. In simili circostanze l’IA può trasformarsi in una risposta scelta prima di aver definito correttamente la domanda, come se la disponibilità dello strumento costituisse di per sé la prova della sua appropriatezza. Più cresce questa pressione all’adozione, più aumenta il rischio che sistemi non pienamente compresi vengano inseriti in processi delicati senza una sufficiente valutazione delle conseguenze, della qualità dei dati e delle responsabilità connesse.
Molti casi simili a quello esaminato dal TAR potrebbero, peraltro, rimanere invisibili. Errori, omissioni, discriminazioni o incongruenze possono essere incorporati in procedure digitali considerate neutrali e oggettive, emergendo soltanto quando un cittadino, un lavoratore o un’impresa chiede accesso agli atti, confronta il risultato con i dati disponibili o decide di contestarlo. Si sta così delineando un modello nel quale la scarsa trasparenza, la mancata tracciabilità delle operazioni, l’impossibilità di comprendere il contributo del sistema e una supervisione meramente formale possono diventare esse stesse motivi di ricorso o fondamento di un’azione giudiziaria. Non ogni contestazione sarà naturalmente fondata, ma il numero dei tentativi di causa potrebbe crescere proprio perché, davanti a una decisione non spiegabile, diventa più difficile distinguere l’errore umano, il difetto del dato, il limite del modello e l’uso improprio dello strumento.
Si determina così un paradosso che le organizzazioni dovrebbero considerare prima ancora di introdurre queste tecnologie. Sistemi scelti per accelerare i procedimenti, ridurre i costi e uniformare le decisioni potrebbero produrre maggiore incertezza e alimentare il contenzioso quando non sia possibile dimostrare come si sia arrivati a un determinato esito. Un’amministrazione o un’impresa che non riesca a ricostruire il processo decisionale rischia di trovarsi in una posizione debole nel momento in cui deve difenderne la legittimità. Il problema, pertanto, non coincide con l’uso dell’IA in quanto tale, ma con la capacità di inserirla in un sistema di responsabilità, controlli, documentazione e competenze che permetta di contestarne anche internamente le conclusioni.
Nel settore dei contratti pubblici, peraltro, il problema non nasce in un vuoto normativo. L’articolo 30 del Codice dei contratti pubblici, contenuto nel decreto legislativo n. 36 del 2023, disciplina già l’impiego di procedure automatizzate nel ciclo di vita degli appalti e richiede la conoscibilità e comprensibilità dei processi decisionali, la possibilità di correggere errori, la prevenzione delle discriminazioni e un contributo umano capace di controllare, validare o smentire il risultato prodotto dal sistema. Il Codice, tuttavia, non contiene ancora un richiamo espresso al Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale né alla legge italiana n. 132 del 2025, che non recepisce l’AI Act — trattandosi di un regolamento direttamente applicabile — ma introduce disposizioni nazionali e deleghe per adeguare e coordinare l’ordinamento italiano.
Si determina così una stratificazione normativa che potrebbe alimentare ulteriori incertezze. Per uno stesso appalto sarà infatti necessario stabilire come coordinare le disposizioni del Codice dei contratti con quelle dell’AI Act, della legislazione nazionale sull’intelligenza artificiale, della normativa sulla protezione dei dati e dei principi generali del procedimento amministrativo. Potranno inoltre sorgere controversie sulla qualificazione della tecnologia impiegata: un semplice automatismo informatico, un sistema di intelligenza artificiale oppure, nei casi previsti dal regolamento europeo, un sistema ad alto rischio. Da questa qualificazione dipenderanno obblighi differenti in materia di documentazione, controllo umano, gestione dei rischi, trasparenza e responsabilità. Il ginepraio, pertanto, non deriva soltanto dall’assenza di regole, ma anche dalla difficoltà di stabilire quali regole applicare, come coordinarle e chi debba dimostrare che siano state effettivamente rispettate.
Per comprendere quanto sia difficile costruire in tempi brevi un quadro giuridico stabile, può essere utile ricordare il percorso attraverso il quale si è affermato il risarcimento del danno biologico. Oggi consideriamo acquisito che la lesione dell’integrità psicofisica debba essere risarcita indipendentemente dalla perdita di reddito, ma questo principio non era già compiutamente definito nel Codice civile. Si è formato lungo decenni di controversie, interpretazioni e pronunce, grazie alle quali i giudici hanno progressivamente riconosciuto l’insufficienza di un sistema concentrato quasi esclusivamente sulla capacità lavorativa. Le sentenze della Corte costituzionale n. 88 del 1979 e n. 184 del 1986 hanno rappresentato passaggi decisivi; in seguito, i giudici di merito, la Cassazione e, nel 2008, le Sezioni Unite hanno precisato rapporti, limiti e criteri applicativi, mentre il legislatore ha progressivamente recepito parte di quella costruzione.
L’esempio mostra che il diritto non nasce soltanto dalla legge scritta, ma prende forma attraverso ricorsi, decisioni di primo grado, appelli, pronunce delle corti superiori, questioni di legittimità costituzionale e interventi della Corte di giustizia dell’Unione europea. Un orientamento può essere confermato, corretto o superato; concetti inizialmente incerti acquistano significato attraverso casi differenti e, solo dopo una lunga sedimentazione, diventano regole sufficientemente prevedibili. Questo processo richiede tempo perché il diritto deve osservare gli effetti delle norme, confrontare situazioni concrete e trovare un equilibrio tra interessi che, all’inizio, non sono ancora pienamente riconoscibili.
Con l’intelligenza artificiale, tuttavia, la fisiologica lentezza della costruzione giurisprudenziale incontra un oggetto che cambia a una velocità impressionante. Nel periodo necessario per passare da una sentenza di primo grado all’appello e, eventualmente, a una decisione delle corti superiori, il sistema contestato può essere stato aggiornato, sostituito o integrato in un’infrastruttura completamente diversa. Il giudice potrebbe pronunciarsi su un algoritmo fondato su regole predeterminate mentre le amministrazioni e le imprese utilizzano già modelli generativi, sistemi multimodali o agenti capaci di svolgere attività con livelli crescenti di autonomia. Il diritto rischia così di consolidare risposte riferite a tecnologie che, quando la pronuncia diventa definitiva, non esistono più nella medesima forma.
A questa sfasatura temporale si aggiunge un limite inevitabile della conoscenza. Giudici, avvocati, funzionari pubblici, consulenti e specialisti dell’IA si confrontano con una materia nuova, interdisciplinare e tecnicamente complessa, nella quale nessuno può presumere di possedere una competenza definitiva. Il giurista può non comprendere pienamente il funzionamento del modello; l’esperto informatico può non cogliere tutte le implicazioni costituzionali, amministrative o processuali; chi conosce bene una determinata architettura può trovarsi impreparato davanti a quella che la sta sostituendo. Non si tratta di incapacità individuale, ma di una condizione strutturale, accentuata dalla rapidità con cui le conoscenze diventano parziali o obsolete.
Proprio per questo la «riserva di umanità» evocata dal TAR non dovrebbe essere intesa come la semplice presenza di una persona nel processo decisionale. Richiede un’organizzazione capace di assicurare competenze aggiornate, accesso alle informazioni, possibilità di verifica, potere di correzione e chiara attribuzione delle responsabilità. In mancanza di tali condizioni, la decisione continuerà a essere formalmente umana, ma potrà risultare sostanzialmente determinata da un sistema che nessuno, all’interno dell’organizzazione, è davvero in grado di comprendere o mettere in discussione.
La sentenza del TAR Lazio costituisce dunque uno dei primi tasselli di una costruzione ancora iniziale. Altre pronunce potranno confermarne i principi, limitarli, distinguerli o superarli, mentre nuovi ricorsi porranno questioni oggi difficili persino da formulare. Nel frattempo, l’impiego dell’intelligenza artificiale continuerà a diffondersi e a trasformarsi. Il rischio non è soltanto che il diritto arrivi in ritardo, ma che debba inseguire continuamente un oggetto mobile, cercando di stabilire responsabilità e garanzie mentre la tecnologia modifica ancora una volta la realtà che dovrebbe essere regolata. In questo senso, il vero GineprAIo nasce dalla distanza crescente tra la velocità dell’innovazione e il tempo necessario alle istituzioni, alle professioni e alla giurisprudenza per comprenderla e governarla.
